A47 VIRTUAL REALITY SIMULATION TRAINING IN GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY: A COCHRANE REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Training with virtual reality (VR) simulation is increasingly used for health professions training to allow novices to practice in a learner-centered, risk-free environment. This review was performed to evaluate the effectiveness of VR simulation training in gastrointestinal endoscopy. Aims To determine whether virtual reality simulation training can supplement and/or replace early conventional endoscopy training in diagnostic endoscopy for health professions trainees with limited or no prior endoscopic experience. Methods We searched 17 databases from inception until October 18, 2023. We included randomised and quasi-randomised trials that compared VR simulation training with no training, conventional training, another form of simulation training, or an alternative method of VR training. We screened and abstracted data through Cochrane methodology. The primary outcome was composite score of competency. Secondary outcomes were procedure completion, procedure time, adverse events, patient discomfort, global rating of competency, and mucosal visualization. We calculated risk ratio for dichotomous outcomes and mean difference (MD) or standardised mean difference (SMD) for continuous outcomes with 95% CI. We used GRADE to assess the certainty of evidence. Results We included 20 trials (500 participants; 3975 endoscopic procedures). There was insufficient evidence to determine the effect of VR training on composite score of competency compared to no training or conventional training. VR training was advantageous over no training based for independent procedure completion (RR 1.62, 95% CI 1.15 to 2.26; moderate certainty evidence), overall rating of performance (mean difference [MD] 0.45, 95 %CI 0.15 - 0.75, very low certainty evidence), and mucosal visualization (MD 0.60, 95 %CI 0.20 - 1.00, very low certainty evidence). VR training resulted in fewer independent procedure completions compared to conventional training (RR = 0.45, 95 %CI 0.27 - 0.74, low certainty evidence). We found no differences between VR training and no training or conventional training for other outcomes. Based on qualitative analysis, we found no significant differences between VR training and other forms of simulation training. VR curricula based in educational theory provided benefit with respect to composite score of competency, compared with unstructured curricula. Based on qualitative analysis, we found no significant differences between VR training and other forms of simulation training. VR curricula based in educational theory provided benefit with respect to composite score of competency, compared with unstructured curricula. Conclusions VR simulation training in endoscopy can supplement conventional endoscopy training and provides benefit compared to no training. Risk of bias summary Funding Agencies None
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».